DOI QR코드

DOI QR Code

The Fault Diagnosis of Marine Diesel Engines Using Correlation Coefficient for Fault Detection

이상감지 상관계수를 이용한 선박디젤기관의 고장진단시스템에 관한 연구

  • Received : 2011.01.25
  • Accepted : 2011.02.28
  • Published : 2011.02.28

Abstract

This paper proposes fault diagnosis system which is able to diagnose the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. For this all kinds of ship's engine room monitored data are classified with combustion subsystem, heat exchange subsystem and electric motor and pump subsystem by analyzing ship's operation data. To extract dynamic characteristics of these subsystems, log book data of container ship of H shipping company are used.

본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.

Keywords

References

  1. A.G.Parlos, O.T.Rais, and A.F.Atiya, "Mult-step-ahead prediction using dynamic recurrent neural networks," Neural networks 13, pp.756-786, 2000.
  2. A.J..C.Sharkey, N.E.Sharkey, and O.C.Gohinath, "Diverse neural net solutions to a fault diagnosis problem," Neural Computing and Applications, 4, pp.218-227, 1996. https://doi.org/10.1007/BF01413820
  3. 천행춘, "신경회로망과 퍼지추론을 이용한 선박디젤기관의 고장 진단 예측 시스템," 한국해양대학교 공학박사 학위논문, 2003.
  4. 김영일, "통계적 분석기법을 이용한 선박디젤기관의 고장진단 및 예측시스템에 관한 연구," 한국해양대학교 공학박사 학위논문, 2005.